29633

Класс строго вероятностных способов формирования выборочной совокупности. Гнездовой отбор

Доклад

Социология, социальная работа и статистика

Гнездовой отбор. Способы построения выборки делятся на 2 крупных класса: Случайные вероятностные – это такие способы отбора когда каждый элемент генеральной совокупности имеет известную чаще всего равную вероятность быть выбранным. Неслучайные – все остальные способы отбора. Для реализации случайного отбора необходимо иметь основу выборки списки элементов генеральной совокупности.

Русский

2013-08-21

52 KB

6 чел.

4. Класс строго вероятностных способов формирования выборочной совокупности. Гнездовой отбор.

Способы построения выборки делятся на 2 крупных класса:

Случайные  (вероятностные) – это такие способы отбора, когда каждый элемент генеральной совокупности имеет известную, чаще всего равную, вероятность быть выбранным.

Неслучайные – все остальные способы отбора.

Для реализации случайного отбора необходимо иметь основу выборки - списки элементов генеральной совокупности. Они должны отвечать требованиям полноты, точности, отсутствия дублирования, адекватности целям исследования и удобства работы.

Строго говоря, лишь вероятностные выборки являются репрезентативными, следовательно, только для них может быть рассчитана статистическая погрешность.  

К вероятностным способам отбора относят:

Простой случайный отбор,  в рамках которого элементы отбираются либо с помощью таблицы случайных чисел, либо с помощью генератора случайных чисел: Механический отбор, Кластерный (гнездовой) отбор, Стихийный отбор, Целевой отбор, Типологический отбор, Квотный отбор.

Гнездовая (серийная) выборка.

Практическая реализация.

Здесь отбираются не люди, а группы. Группы отбираются случайным образом, а внутри них проводится сплошной опрос. Например, в ВУЗе с большим количеством студенческих групп отбор можно проводить путем случайного отбора этих групп и дальнейшего сплошного опроса в этих группах.

Вычисление ошибки выборки.

Формулы для расчета ошибки репрезентативности при гнездовом отборе даны в таблице 15.

Таблица .

Формулы ошибки репрезентативности для стратифицированной выборки. [3, 29]

Предмет изучения.

Повторный отбор.

Бесповторный отбор.

Среднее значение признака.

Доля признака.

Где:

- межгрупповая дисперсия.

r – число групп в выборке.

- групповая средняя.

- общая средняя.

R – число групп в генеральной совокупности.

- межгрупповая доля.

Ясно, что доверительный интервал при гнездовой выборке будет меньше (выборка точней) при той же надежности чем при случайной, т.к. межгрупповая дисперсия меньше общей дисперсии.

Внутригрупповая дисперсия нам не нужна, т.к. мы опрашиваем все гнездо целиком и поэтому отклонения выборочного показателя от генерального внутри этой группы не имеем. Следовательно, нас должно волновать то, правильно ли мы выбрали сами группы. Поэтому мы и учитываем лишь межгрупповую дисперсию.

Определение объема выборки.

Формулы для вычисления объема выборки – преобразованные формулы ошибки репрезентативности. Они даны в следующей таблице.

Таблица .

Формулы для определения объема выборки при гнездовом отборе.

Предмет изучения.

Повторный отбор.

Бесповторный отбор.

Среднее значение признака.

Доля признака.

Плюсы и минусы этого метода.

Разные источники по-разному оценивают точность гнездовой выборки по сравнению со случайной. [3, 29; 6, 49-50].

Главный «козырь» этого типа отбора в том, что он гораздо проще в организационном плане. Действительно, гораздо проще выбрать несколько групп и опросить их целиком, чем бегать за каждым респондентом. Это дает нам выигрыш в средствах и во времени.

Но при этом необходимо следить, чтобы количество групп в генеральной совокупности было достаточно большим, иначе ни о каком принципе случайности не может быть и речи. Более того, возможны перекосы из-за того, что на момент опроса не удается застать всех членов группы. К тому же объем выборки при гнездовом отборе обычно больше, чем при случайном отборе.


 

А также другие работы, которые могут Вас заинтересовать

4879. Сравнение эффективности алгоритмов сортировки 47.5 KB
  Сравнение эффективности алгоритмов сортировки. Каждый из рассмотренных алгоритмов сортировки обладает определенными преимуществами и недостатками. Для того, чтобы сравнивать между собой разные алгоритмы, необходимо сформулировать критерии, характери...
4880. Область видимости и время жизни переменных. Локальные и глобальные переменные. Статические переменные 49 KB
  Область видимости и время жизни переменных. Локальные и глобальные переменные. Статические переменные. Каждое имя в программе на С++ должно относиться к уникальной сущности –объекту, функции, типу или шаблону. Однако, это не означает, что оно м...
4881. Указатели на функции. Перегрузка функций. Шаблоны функций 61 KB
  Указатели на функции. Перегрузка функций. Шаблоны функций. Предположим, что нужно реализовать функцию сортировки массива строк с примерно таким прототипом: void sort( char beg, char end ) здесь beg и end являются указателями на начало и конец...
4882. Статические и динамические библиотеки 200.5 KB
  Статические и динамические библиотеки. Библиотеками называют сборники подпрограмм или объектов, как правило, ориентированных на решение набора близких по тематике задач. С точки зрения их организации и использования библиотеки бывают статическими ...
4883. Кодирование данных. Алгоритм Base64 41.5 KB
  Кодирование данных. Алгоритм Base64. Под кодом понимают определенную систему условных обозначений или сигналов, а процесс кодирования – это переход от одной формы представления информации к другой. При этом целью кодирования, как правило,...
4884. Структуры и объединения. Перечисления. Поиск и сортировка в массивах структур 57.5 KB
  Структуры и объединения. Перечисления. Поиск и сортировка в массивах структур. Подобно тому, как массив является совокупностью элементов одного типа, структуры в С++ представляют собой совокупность элементов произвольных типов, например: struct Stud...
4885. Связный список. Сортировка списков 51 KB
  Связный список. Сортировка списков. Как известно, массив всегда занимает непрерывный блок памяти, что позволяет быстро получать доступ к произвольному элементу массива по индексу, однако существенно затрудняет вставку и удаление элементов, поскольку...
4886. Многофайловые проекты. Средства отладки и тестирования 67 KB
  Многофайловые проекты. Средства отладки и тестирования. При программировании любых более-менее сложных задач неизбежно возникают проблемы, связанные с разрастанием исходного кода и вызываемыми этим неудобствами при разработке и отладке. Естественным...
4887. Обработка исключений и аномальных ситуаций в программировании 43.5 KB
  Обработка исключений. Исключением называют возникновение аномальной ситуации во время выполнения, которое программа может обнаружить, например: деление на 0, выход за границы массива или отсутствие требуемого количества свободной памяти. Такие сит...